工業(yè)和信息化部辦公廳信息處積極探索將大數(shù)據(jù)與信息工作有機結(jié)合，增強信息搜集的主動性，在匯聚數(shù)據(jù)、研判選題、深度分析、權(quán)威準確上下功夫，建立常態(tài)化選題研判機制，深入挖掘大數(shù)據(jù)獨特價值，努力提升信息服務決策的水平。

多方匯聚數(shù)據(jù)，夯實大數(shù)據(jù)信息工作根基

內(nèi)部數(shù)據(jù)方面，全面了解分析部系統(tǒng)內(nèi)已建成的大數(shù)據(jù)平臺使用和數(shù)據(jù)積累情況，做到對已有數(shù)據(jù)資源“了然于胸”。如，系統(tǒng)梳理“數(shù)字工信”運行監(jiān)測平臺中的數(shù)據(jù)，厘清每項數(shù)據(jù)的來源、更新頻率、樣本數(shù)量等情況，確保使用時得心應手。

外部數(shù)據(jù)方面，積極溝通大型國有企業(yè)、重點平臺企業(yè)等第三方機構(gòu)，商請共享所掌握的大數(shù)據(jù)資源。同時，廣泛搜集有關(guān)智庫、研究機構(gòu)、數(shù)據(jù)公司等的公開大數(shù)據(jù)資源。如，商請國家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)定期共享工業(yè)企業(yè)和中小企業(yè)用電數(shù)據(jù)。又如，通過自然語言處理、機器學習等技術(shù)手段，對全球貿(mào)易相關(guān)數(shù)據(jù)庫中的產(chǎn)業(yè)政策數(shù)據(jù)進行篩選處理、聚類分析，研判全球主要經(jīng)濟體產(chǎn)業(yè)政策情況。

突出“三點”精研選題，發(fā)揮大數(shù)據(jù)信息獨特作用

突出主責主業(yè)，發(fā)揮大數(shù)據(jù)在研判形勢方面的獨特作用。在前期搜集匯總大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，深度分析這些數(shù)據(jù)與本部門重點工作的關(guān)聯(lián)度，如工業(yè)經(jīng)濟穩(wěn)增長、中小企業(yè)“專精特新”發(fā)展、信息通信行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)安全等，找準大數(shù)據(jù)與主責主業(yè)的結(jié)合點。

突出問題導向，發(fā)揮大數(shù)據(jù)信息在發(fā)現(xiàn)問題方面的獨特作用。堅持將能不能發(fā)現(xiàn)問題，是否發(fā)現(xiàn)新問題、真問題作為選題質(zhì)量評判的重要標準。如，網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢領(lǐng)域的風險隱患是當下各方面關(guān)注的重點，我們在選題會商時，重點研判相關(guān)平臺大數(shù)據(jù)“顯示”風險隱患的能力。反映域名濫用、路由安全風險、制造業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全風險等問題類信息，均來自相關(guān)平臺的大數(shù)據(jù)。

突出群眾訴求，發(fā)揮大數(shù)據(jù)信息在收集社情民意方面的獨特作用。重點關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)信息服務投訴平臺、12381公共服務電話平臺等人民群眾參與度較高的大數(shù)據(jù)平臺，及時發(fā)現(xiàn)、了解人民群眾的急難愁盼和反映集中的意見建議，為選題研判提供有力參考。

注重深度分析，提升大數(shù)據(jù)信息參謀輔政價值

注重觀點提煉，避免數(shù)據(jù)羅列。基于搜集到的大數(shù)據(jù)開展深度分析，綜合研判趨勢變化，深入查找風險隱患，研提有針對性的對策建議。強化對數(shù)據(jù)的縱向分析、橫向比對和分層歸納，從中發(fā)現(xiàn)趨勢性變化，提煉有價值的觀點，堅決避免單純展示數(shù)據(jù)。

注重原因分析，避免“浮云蔽眼”。如，利用大數(shù)據(jù)分析今年上半年中小企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營恢復情況時發(fā)現(xiàn)，服務業(yè)與工業(yè)存在“溫差”，工業(yè)中小企業(yè)感受明顯偏“冷”。為此，我們立即組織力量深入研究，結(jié)合統(tǒng)計局數(shù)據(jù)、調(diào)研中地方和企業(yè)反映的情況等，發(fā)現(xiàn)實物類需求恢復較慢、企業(yè)競爭加劇等是造成“溫差”的主要原因，隨后編報相關(guān)信息，為精準出臺幫扶政策提供參考。

注重通俗易懂，避免術(shù)語堆砌。大數(shù)據(jù)平臺監(jiān)測的數(shù)據(jù)指標往往技術(shù)性較強，應對數(shù)據(jù)內(nèi)容進行有效的語言轉(zhuǎn)化，避免寫成滿紙專業(yè)術(shù)語的“技術(shù)報告”，從而減少閱讀障礙，提升信息可讀性。如，從全國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺監(jiān)測到的大數(shù)據(jù)涉及數(shù)十項技術(shù)指標，過程機理復雜，在信息編輯過程中，我們用通俗語言對技術(shù)內(nèi)容進行簡要介紹，重點呈現(xiàn)分析結(jié)果，力求數(shù)據(jù)背后潛藏的問題水落石出、一目了然。

確保權(quán)威準確，把牢大數(shù)據(jù)信息審核關(guān)口

數(shù)據(jù)可靠。在大數(shù)據(jù)信息審核過程中，需細致詢問了解數(shù)據(jù)來源、樣本數(shù)量、選取方式、統(tǒng)計方法等，確保數(shù)據(jù)的廣泛性、代表性、權(quán)威性，以防后續(xù)分析研判根基不牢，避免“在沙灘上筑城堡”。

交叉印證。一方面，綜合多維度數(shù)據(jù)交叉印證。以中小企業(yè)運行情況分析為例，用電、采購、銷售、財務、外貿(mào)等大數(shù)據(jù)均能體現(xiàn)中小企業(yè)某一方面的運行情況。在信息審核中，對僅使用單一數(shù)據(jù)得出觀點的信息，要求補充其他維度數(shù)據(jù)予以印證，避免單一數(shù)據(jù)導致觀點不準;對數(shù)據(jù)分析結(jié)果存在沖突的信息，與撰稿人進一步溝通，要求合理解釋沖突原因，避免數(shù)據(jù)沖突導致觀點不明。另一方面，與常識直覺進行交叉印證。在信息審核中，發(fā)現(xiàn)分析結(jié)果與常識直覺不一致，即與撰稿人詳細溝通，判斷是數(shù)據(jù)分析出現(xiàn)偏差，還是發(fā)現(xiàn)了更深層次問題。

支撐有力。在信息審核過程中，注重數(shù)據(jù)與觀點的關(guān)聯(lián)度，推敲所引用的數(shù)據(jù)能否支撐信息觀點。如，某次信息審核中發(fā)現(xiàn)，該信息用單一中部省份的相關(guān)大數(shù)據(jù)研判全國形勢，支撐明顯不足，即商請撰稿人補充數(shù)據(jù)、重新論證，避免了觀點偏頗甚至錯誤的風險。

（來源：《秘書工作》2023年第11期）